S'abonner

Machine learning to attribute the source of Campylobacter infections in the United States: A retrospective analysis of national surveillance data - 17/10/24

Doi : 10.1016/j.jinf.2024.106265 
Ben Pascoe a, Georgina Futcher b, Johan Pensar c, Sion C. Bayliss d, Evangelos Mourkas a, e, Jessica K. Calland f, Matthew D. Hitchings g, Lavin A. Joseph h, Charlotte G. Lane h, Tiffany Greenlee i, Nicolas Arning j, Daniel J. Wilson j, k, Keith A. Jolley l, Jukka Corander f, m, n, Martin C.J. Maiden l, Craig T. Parker o, Kerry K. Cooper p, Erica B. Rose h, Kelli Hiett q, Beau B. Bruce h, Samuel K. Sheppard a,
a Ineos Oxford Institute for Antimicrobial Research, Department of Biology, University of Oxford, Oxford, United Kingdom 
b The Milner Centre for Evolution, Department of Biology and Biochemistry, University of Bath, Claverton Down, Bath, United Kingdom 
c Department of Mathematics, University of Oslo, Oslo, Norway 
d Bristol Veterinary School, University of Bristol, Langford, Bristol, United Kingdom 
e Zoonosis Science Centre, Department of Medical Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden 
f Oslo University Hospital, Oslo Centre for Biostatistics and Epidemiology, Oslo, Norway 
g Swansea University Medical School, Swansea University, Swansea, United Kingdom 
h Division of Foodborne, Waterborne, and Environmental Diseases, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, GA, USA 
i Center for Food Safety and Applied Nutrition, Food and Drug Administration, College Park, MD, USA 
j Big Data Institute, Oxford Population Health, University of Oxford, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, Old Road Campus, Oxford, United Kingdom 
k Department for Continuing Education, University of Oxford, United Kingdom 
l Department of Biology, University of Oxford, Oxford, United Kingdom 
m Department of Mathematics and Statistics, University of Helsinki, Helsinki, Finland 
n Parasites and Microbes, Wellcome Sanger Institute, Cambridge, United Kingdom 
o Produce Safety and Microbiology Research Unit, Agricultural Research Service, US Department of Agriculture, Albany, CA, USA 
p School of Animal and Comparative Biomedical Sciences, University of Arizona, Tucson, AZ, USA 
q Center for Food Safety and Applied Nutrition, Food and Drug Administration, Laurel, MD, USA 

Corresponding author.

Summary

Objectives

Integrating pathogen genomic surveillance with bioinformatics can enhance public health responses by identifying risk and guiding interventions. This study focusses on the two predominant Campylobacter species, which are commonly found in the gut of birds and mammals and often infect humans via contaminated food. Rising incidence and antimicrobial resistance (AMR) are a global concern, and there is an urgent need to quantify the main routes to human infection.

Methods

During routine US national surveillance (2009–2019), 8856 Campylobacter genomes from human infections and 16,703 from possible sources were sequenced. Using machine learning and probabilistic models, we target genetic variation associated with host adaptation to attribute the source of human infections and estimate the importance of different disease reservoirs.

Results

Poultry was identified as the primary source of human infections, responsible for an estimated 68% of cases, followed by cattle (28%), and only a small contribution from wild birds (3%) and pork sources (1%). There was also evidence of an increase in multidrug resistance, particularly among isolates attributed to chickens.

Conclusions

National surveillance and source attribution can guide policy, and our study suggests that interventions targeting poultry will yield the greatest reductions in campylobacteriosis and spread of AMR in the US.

Data availability

All sequence reads were uploaded and shared on NCBI’s Sequence Read Archive (SRA) associated with BioProjects; PRJNA239251 (CDC / PulseNet surveillance), PRJNA287430 (FSIS surveillance), PRJNA292668 & PRJNA292664 (NARMS) and PRJNA258022 (FDA surveillance). Publicly available genomes, including reference genomes and isolates sampled worldwide from wild birds are associated with BioProject accessions: PRJNA176480, PRJNA177352, PRJNA342755, PRJNA345429, PRJNA312235, PRJNA415188, PRJNA524300, PRJNA528879, PRJNA529798, PRJNA575343, PRJNA524315 and PRJNA689604. Contiguous assemblies of all genome sequences compared are available at Mendeley data (assembled C. coli genomes doi: 10.17632/gxswjvxyh3.1; assembled C. jejuni genomes doi: 10.17632/6ngsz3dtbd.1) and individual project and accession numbers can be found in Appendix A, which also includes pubMLST identifiers for assembled genomes. Figshare (10.6084/m9.figshare.20279928). Interactive phylogenies are hosted on microreact separately for C. jejuni (pascoe-us-cjejuni) and C. coli (pascoe-us-ccoli).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

National Campylobacter genomic surveillance data and databasing.
Machine learning to identify host segregating genomic markers.
Based on host markers, probabilistic source attribution of 8856 human campylobacteriosis isolates (2009-2019).
Poultry identified as the primary of human infection source (68%), with increasing multidrug resistance.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Campylobacteriosis, Gastroenteritis, Source attribution, Machine learning, Chicken consumption


Plan


© 2024  The Author(s). Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 89 - N° 5

Article 106265- novembre 2024 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Global genomic diversity of Pseudomonas aeruginosa in bronchiectasis
  • N.E. Harrington, A. Kottara, K. Cagney, M.J. Shepherd, E.M. Grimsey, T. Fu, R.C. Hull, C.E. Chong, K.S. Baker, D.Z. Childs, J.L. Fothergill, J.D. Chalmers, M.A. Brockhurst, S. Paterson
| Article suivant Article suivant
  • Carriage of Streptococcus pneumoniae in adults hospitalised with community-acquired pneumonia
  • Louise Lansbury, Tricia M. McKeever, Hannah Lawrence, Harry Pick, Vadsala Baskaran, Rochelle C. Edwards-Pritchard, Deborah Ashton, Chamira Rodrigo, Priya Daniel, David Litt, Seyi Eletu, Hanshi Parmar, Carmen L. Sheppard, Shamez Ladhani, Caroline Trotter, Wei Shen Lim

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2025 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.